京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据环境下的综合布线技术探析(1)_数据分析师
随着移动互联网技术的不断发展,移动互联网用户发送和上传的数据量达到1.3exa bytes,相当于10的18方。Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后TI 产业又一次颠覆性的技术变革。当今信息时代所产生的数据量已经大到无法用传统的工具进行采集、存储、管理与分析。全球产生的数据量, 仅在2011就达到1ZB,且根据预测,未来十年全球数据存储量将增长50倍。大数据不是云计算, 是云计算的灵魂和升级方向。
1 大数据时代网络挑战
全世界联网主机数中轴标是上升趋势,2007年全世界人均只有0.1个设备是联到网上的,到2013年人均7个。到2016年将每3分钟传送360万小时视频, 相当于全球已生产的全部电影。2010年在全球互联网流量中,美国是6337 PB/月,占全球31% ,中国占全球63%。1998年一个网民一个月消耗1兆流量,2003年数字到10兆,2008年一个月到l G的流量,到2014年一个网民一个月可能要到10G。
另外,物联网在越来越多的行业中得到了应用,“万物互联”是物联网的终极目标。这部分是数据流量绝对增长量。物联网的时代将是传感器自动不间断地巨传大量数据并通过网络存储在数据中心内,对网络与数据中心的存储量起到了推动型作用。
大数据与网络基础设施的发展是相互影响、制约或促进的,所有数据量的上升需要更大规模的数据中心与其相适应,布线系统作为数据中心内部连接与管理的基础设施是所有数据流通的基础,对于数据中心运行对大数据流的支持起了关键作用。布线系统作为搭建数据中心的基础物理平台之一。
2 标准化发展应对大数据
根据2012版本的《数据中心电信基础设施标准》TIA 942A对于虚拟化的网络架构基本没有涉及。基于当前网络技术日新月异的变化状况,云计算虚拟化的网络发展将是大型数据中心网格架构的重要发展趋势,采用无阻塞的交换矩阵的网络结构是从网络层面应对大数据时代的技术手段之一。为应对大数据的挑战,云计算虚拟化网络技术的应用是技术发展必然的趋势。
面临海量的数据存储用于数据处理,数据中心为了提高资源利用效率与数据分析计算能力,,将大量采用虚拟化云计算的技术,包括服务器虚拟化技术等。网络架构总体的趋势将采用大二层虚拟化的网络,核心层采用40G/100G,接入层采用10G 的方式基本已经成为网络升级的方向。虚拟矩阵的数据中心主干网络中, 更多地将从10G网络升级到40G/100G。IEEE 803.3ba于2001年已经正式颁布采用40G/ 100G的网络技术标准,,数据中心主干链路88%以上小于100m 的距离,,多模光纤0M3/0M4采用MTP与QS F P接口多通道并行传输的方式,基于其良好的性价比,被业界认为是数据中心主干链路应用的首选方案。
3 支持大数据网络物理层接口技术分析
当网络主干走向40G/100G 的高速网络时, 数据中心接入层设备与服务器网络接口从1000M 走向10G是必然趋势。过去接入层的网络速率在1000M及以下,采用铜缆RJ45的接口模式在整体市场中处于主导地位。而当网络上升到1G0 时,将有多种接口模型可供选择,当前10G接口类型较多,技术要求的差异较大。从10 G接口类型中,基于功耗、端口密度、支持距离等方面思考,笔者认为从长远来看CX4铜缆方案并不占有太大的优势。而其余四种类型,SFP十DAC 的10G无源铜缆、SFP十AOC 的10G 有源光缆、SFP十10GBaseE一SR的光缆、RJ45Base -T的铜缆的解决方案,各有优缺点,这里不详细阐述。各种10G接口技术都在进步,不同时期的优势点也有变化,至于何种技术在市场上能得到更多应用,仍需拭目以待。
4 传输介质的技术应用分析
数据中心跟传统大楼的布线不太一样。对于光纤来讲,其实已不单单满足于10M、40G、100G,标准IEEE802.3ba已经正式颁布,40G用到8芯光纤来传输数据,而100G则用到20 芯的光纤。IEEE工作组的步伐也并没有就此停住,在完成了802.3 ba后,正在做一个向下兼容的、从10G到100G 的光纤标准"、
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12